謝陳博

摘要：Web2.0時(shí)代背景下，以知乎、quora為代表的社交問(wèn)答平臺(tái)逐步取代了傳統(tǒng)的搜索式問(wèn)答網(wǎng)站。為了探索社交問(wèn)答平臺(tái)中答案有用性的影響因素，以說(shuō)服的雙過(guò)程模型為理論基礎(chǔ)，考慮答題者社會(huì)性因素影響，提出研究假設(shè)，并基于代表性社交問(wèn)答平臺(tái)的客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。研究結(jié)果表明，答案長(zhǎng)度、答案及時(shí)性和答題者內(nèi)向中心度能正面影響答案有用性，其中答題者內(nèi)向中心度的影響最大，答題者答題能力、答題者外向中心度和答案有用性之間關(guān)系并不顯著。

關(guān)鍵詞：社交問(wèn)答平臺(tái);說(shuō)服的雙過(guò)程：社會(huì)性因素;答案有用性

中圖分類號(hào)：F27文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.10.028

1引言

社會(huì)化問(wèn)答平臺(tái)是Web2.0時(shí)代背景下知識(shí)共享的互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用。相比于百度知道、新浪愛(ài)問(wèn)這些傳統(tǒng)的捜索式問(wèn)答平臺(tái)，社會(huì)化問(wèn)答以“社交關(guān)系”和“問(wèn)答機(jī)制”為基本特征。社會(huì)化問(wèn)答平臺(tái)通常不依靠某個(gè)權(quán)威機(jī)構(gòu)或?qū)＜姨峁┬畔?，而是采用UGC（用戶生產(chǎn)內(nèi)容）的方式，每個(gè)使用者同時(shí)兼具信息接收者和信息提供者的雙重角色。社交關(guān)系的加入促進(jìn)了UGC內(nèi)容的生產(chǎn)，但同時(shí)也讓答案采納更加容易受到粉絲效應(yīng)的影響，可能會(huì)破壞問(wèn)答質(zhì)量的權(quán)威性。為了分析社交問(wèn)答平臺(tái)答案有用性影響因素，特別是社會(huì)性因素的影響，本文對(duì)知乎客觀數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證研究，并依據(jù)分析結(jié)果給網(wǎng)站管理者和用戶提出了建議。

2研究現(xiàn)狀和理論基礎(chǔ)

2.1相關(guān)研究現(xiàn)狀

目前，對(duì)社交問(wèn)答平臺(tái)的研究多集中在知識(shí)共享和用戶動(dòng)機(jī)方面，楊海娟（2014）采用問(wèn)卷調(diào)查的方法，構(gòu)建了影響社會(huì)化問(wèn)答網(wǎng)站用戶貢獻(xiàn)意愿的模型。研究表明利他主義、互惠對(duì)用戶貢獻(xiàn)態(tài)度有顯著影響。Jin，Li& Zhong，et al（2015）通過(guò)對(duì)知乎上1500個(gè)用戶的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，研究了用戶在社交問(wèn)答平臺(tái)中分享知識(shí)的原因，認(rèn)為自我表達(dá)，同行認(rèn)可和社會(huì)學(xué)習(xí)對(duì)用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為有正向激勵(lì)作用。

在社交問(wèn)答平臺(tái)問(wèn)答信息質(zhì)量方面，Zhu Z，Bernhard D（2009）等采用專家分析、用戶調(diào)研以及比較法，提煉并總結(jié)了判定問(wèn)答社區(qū)回答質(zhì)量的十三個(gè)維度（相關(guān)性、信息量、完整性、客觀性等），并建立了問(wèn)答社區(qū)多維質(zhì)量評(píng)估模型。Ishikawa（2014）等人從 Yahoo！Chiebukuro（日文數(shù)據(jù)）中7443 個(gè)回答為研究樣本，邀請(qǐng)專家將回答歸為三類（滿意的答案、部分相關(guān)的答案、完全無(wú)關(guān)的答案），得出判斷答案質(zhì)量高低的標(biāo)準(zhǔn)包括：回答者的經(jīng)驗(yàn)、答案包含的支持性證據(jù)等。曹高輝，胡紫祎（2016）等采用網(wǎng)絡(luò)調(diào)研的方式，研究了答案質(zhì)量感知的外部線索影響，結(jié)果表明用戶感知答案信息質(zhì)量時(shí)所采用的外部線索包括信息利用線索、信息認(rèn)同線索等。

就現(xiàn)有的文獻(xiàn)而言，學(xué)者更多地關(guān)注社交問(wèn)答平臺(tái)中知識(shí)共享的動(dòng)機(jī)，而對(duì)共享的知識(shí)本身的研究并不多，且大多是通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，或是依靠專家的經(jīng)驗(yàn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋歸納，對(duì)網(wǎng)站客觀數(shù)據(jù)的實(shí)證分析較少。

2.2研究理論基礎(chǔ)

說(shuō)服是信息傳播與處理的最基本形式之一，定義為個(gè)體接收別人發(fā)出的信息而產(chǎn)生態(tài)度或行為的改變。在眾多說(shuō)服過(guò)程模式中，Chaiken S（1980）提出的HSM（Heuristic-Systematic Model，啟發(fā)-系統(tǒng)式模型）和Petty R E，Cacioppo J T（1986）提出的ELM（Elaboration Likelihood Model，精細(xì)加工可能性模型）是兩個(gè)最具代表性的雙過(guò)程模型。HSM、ELM已經(jīng)被廣泛用于廣告營(yíng)銷、消費(fèi)者行為等領(lǐng)域研究。為了研究在線情境下的信息傳播，Sussman和Siegal（2003）以ELM為基礎(chǔ)，提出了IAM（Information Adoption Model，信息接受模型），如圖1所示。該模型分別將信息內(nèi)容質(zhì)量和信息源可靠性作為ELM中的中心路徑和邊緣路徑，直接影響信息接收者感知信息有用性，并最終影響對(duì)信息的采納行為。

3研究假設(shè)

說(shuō)服的雙過(guò)程模型在在線評(píng)論領(lǐng)域已經(jīng)有了較多的應(yīng)用，用戶在社交問(wèn)答平臺(tái)中對(duì)答案的采納行為與對(duì)在線評(píng)論信息的采納行為較為相似，因此本文將說(shuō)服的雙過(guò)程模型作為研究的理論基礎(chǔ)，在邊緣路徑考慮答題者的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)屬性，綜合答案特征和答題者特征兩方面考察答案有用性的影響因素。

3.1答案特征

3.1.1答案長(zhǎng)度

答案長(zhǎng)度能反映答題者的重視程度，態(tài)度越認(rèn)真的答題者往往給出的答案越長(zhǎng)，這在一定程度上保證了長(zhǎng)答案比短答案具有更高的質(zhì)量。另外，在在線評(píng)論的領(lǐng)域中已有研究表明評(píng)論長(zhǎng)度會(huì)刺激評(píng)論閱讀者仔細(xì)瀏覽，加深或改變?cè)械膽B(tài)度，提高對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的認(rèn)知度，抵消用戶的不確定性，因此評(píng)論長(zhǎng)度對(duì)其感知有用性有正向作用。因此，提出如下假設(shè)。

H1：答案長(zhǎng)度與答案有用性正相關(guān)。

3.1.2答案及時(shí)性

在在線評(píng)論信息的領(lǐng)域中，已有研究認(rèn)為信息的及時(shí)性是評(píng)論內(nèi)容質(zhì)量的關(guān)鍵維度，影響消費(fèi)者對(duì)于該評(píng)論的消費(fèi)者有用性評(píng)價(jià)。對(duì)于知乎的問(wèn)答，知乎的問(wèn)題頁(yè)面下默認(rèn)只會(huì)顯示排在靠前位置的數(shù)個(gè)答案。晚些發(fā)表的答案會(huì)被排在后面，要看到這些答案需要點(diǎn)擊“查看全部回答”。獲取這些信息需要額外的搜尋成本，會(huì)對(duì)答案的感知有用性產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，提出如下假設(shè)。

H2：答案及時(shí)性與答案有用性正相關(guān)。

3.2答題者特征

3.2.1答題者答題能力

說(shuō)服的雙過(guò)程模式表明，當(dāng)信息接收者沿著邊緣路徑處理信息時(shí)，最重要線索往往是信息源的可靠性，直接影響信息接收者的基本判斷。信息源的可靠性可以從兩個(gè)維度衡量：可信任度、專業(yè)能力。在問(wèn)答網(wǎng)站的情境下，答題者的可信任度和專業(yè)能力也是用戶在對(duì)答案進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí)會(huì)采用的啟發(fā)式原則。因此，提出如下假設(shè)。

H3：答題者答題能力與其答案有用性正相關(guān)。

3.2.2答題者網(wǎng)絡(luò)中心度

從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角分析，中心度是分析網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)特性分析的關(guān)鍵步驟，是衡量個(gè)體在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中影響力的重要指標(biāo)?；赮ouTube在線數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，視頻內(nèi)容創(chuàng)作者所鏈接的訂閱者越多，那么該視頻易于得到正向評(píng)價(jià)，并進(jìn)一步加速視頻內(nèi)容的傳播與擴(kuò)散。在社交問(wèn)答平臺(tái)中，用戶創(chuàng)作的答案同樣會(huì)受到其社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心度的影響。因此，提出如下假設(shè)。

H4a：答題者內(nèi)向網(wǎng)絡(luò)中心度與其答案有用性正相關(guān)。

H4b：答題者外向網(wǎng)絡(luò)中心度與其答案有用性正相關(guān)。

4研究方法

4.1數(shù)據(jù)采集

知乎是目前國(guó)內(nèi)最大的社交問(wèn)答平臺(tái)。由于用戶數(shù)量龐大，在熱門問(wèn)題下回答數(shù)量會(huì)達(dá)到上萬(wàn)條，知乎在每個(gè)回答下設(shè)置了「贊同」、「反對(duì)」、「感謝作者」和「沒(méi)有幫助」四種操作，「贊同」和「反對(duì)」是對(duì)閱讀到的答案進(jìn)行投票。「感謝」表示對(duì)該作者的回答行為表示感謝，「沒(méi)有幫助」表示該答案對(duì)自己沒(méi)有價(jià)值，并采用了基于用戶話題權(quán)重和贊同反對(duì)票數(shù)的威爾遜得分算法來(lái)對(duì)答案進(jìn)行排序，本文選取知乎中的兩個(gè)沒(méi)有標(biāo)準(zhǔn)答案的主觀開(kāi)放性問(wèn)題“如何長(zhǎng)時(shí)間高效學(xué)習(xí)？”“有什么知識(shí)，你知道后你的世界馬上就不一樣了？”作為研究對(duì)象，盡可能避免答案觀點(diǎn)正誤和時(shí)事評(píng)論類問(wèn)題時(shí)效性因素的影響。于2017年11月13日用python爬蟲爬取兩個(gè)問(wèn)題下非匿名用戶的2778條答案的答題者信息和答案內(nèi)容信息，去除已注銷用戶的回答和未獲得贊同的答案，共996組數(shù)據(jù)。爬取數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果如表1所示。

4.2研究變量

研究模型包含6個(gè)變量，答案有用性以答案贊同數(shù)作為測(cè)度指標(biāo)。在自變量方面，答案長(zhǎng)度以評(píng)論全文的字?jǐn)?shù)為測(cè)度指標(biāo)，答案及時(shí)性以該答案發(fā)表日期減去首條答案發(fā)表日期的天數(shù)進(jìn)行測(cè)度，兩者均屬于答案特征;評(píng)論者特征主要從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角出發(fā)，網(wǎng)絡(luò)內(nèi)向中心度以該答題者關(guān)注者（粉絲）數(shù)量為測(cè)度指標(biāo)，網(wǎng)絡(luò)外向中心度則以該答題者關(guān)注的用戶數(shù)量為測(cè)度指標(biāo)，答題者的答題能力以歷史答案的平均贊同數(shù)（答題者的答案總數(shù)/答題者獲得的總贊同數(shù)）為測(cè)度指標(biāo)。所有變量均使用知乎網(wǎng)上抓取的真實(shí)數(shù)據(jù)。對(duì)變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析如表2所示。

4.3研究方法

本研究需要考察多個(gè)因素對(duì)同一結(jié)果的影響，因此選用多重線性回歸模型作為理論驗(yàn)證的計(jì)量模型。表達(dá)式如下：

Y=b₀+b₁X_i1+b₂X_i2+…+b_nX_in+e_i（1）

公式（1）中，Y為因變量，X_i1-in表示n個(gè)自變量，b₀為截距，e_i為殘差。

5結(jié)果與討論

5.1研究結(jié)果

本文將自變量分為答案特征、答題者答題能力、答題者網(wǎng)絡(luò)中心度三塊分塊進(jìn)入回歸模型，如表3所示，由模型的決定系數(shù)可以得出 3 個(gè)模型解釋度是在增進(jìn)的，即加入新的解釋變量之后模型均有所改進(jìn)、擬合度更優(yōu)。變量在各模型中的VIF值均在1左右，不存在共線性問(wèn)題。

對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析。模型Ⅰ考察答案特征與因變量的相關(guān)關(guān)系，其中答案長(zhǎng)度對(duì)答案有用性呈現(xiàn)顯著地正向相關(guān) （ β= 0.250，p<0.001） 。答案及時(shí)性也與答案有用性存在顯著相關(guān)性（β=0.092，p<0.01），證實(shí)了答案發(fā)表越晚，越難得到贊同。在模型Ⅰ的基礎(chǔ)上，模型Ⅱ加入了答題者答題能力對(duì)因變量的影響，答題能力對(duì)答案有用性有顯著的正向影響（β=0.172，p<0.001）。在模型III中加入了答題者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征，即內(nèi)向中心度和外向中心度。結(jié)果表明，在加入了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征后，答題能力的影響不再顯著，而是非常接近顯著性水平（β=0.065，p=0.051）。答案長(zhǎng)度、答案及時(shí)性仍然顯著地影響評(píng)論答案有用性，系數(shù)方向、顯著性檢驗(yàn)并未由于加入答題者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征而有所改變。答題者內(nèi)向中心度對(duì)答案有用性的影響顯著且系數(shù)最大（β=0.264，p<0.001），而答題者外向中心度的影響并不顯著（β=0.264，p>0.05）。模型III的決定系數(shù)較模型Ⅱ有大幅提高，并且答題者內(nèi)向中心度的系數(shù)大于其他系數(shù)，證實(shí)了答題者的內(nèi)向中心度對(duì)答案有用性的貢獻(xiàn)最大，假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

5.2結(jié)果討論

研究結(jié)果較好地驗(yàn)證了研究模型，證實(shí)了中心路徑和邊緣路徑都對(duì)答案有用性產(chǎn)生了影響，同時(shí)說(shuō)明了答題者內(nèi)向網(wǎng)絡(luò)中心度這樣的社會(huì)性因素的重要影響。

在答案特征方面，答案長(zhǎng)度和答案及時(shí)性都和答案有用性有顯著的正相關(guān)關(guān)系。在答題者特征方面，答題者答題能力對(duì)答案有用性有正向影響，但是在答題者社會(huì)網(wǎng)絡(luò)特征進(jìn)入模型后影響不再顯著。可能有兩方面原因：一是答題者歷史回答的平均贊同數(shù)不能完全代表答題者的答題能力，因?yàn)樵诓煌I(lǐng)域下，答題者的經(jīng)驗(yàn)技能水平是不同的，歷史答案質(zhì)量不能代表當(dāng)前答案的質(zhì)量。二是部分優(yōu)質(zhì)答案因?yàn)榇痤}者的影響度不夠或因?yàn)榛卮疠^晚答案曝光度不夠。答題者的外向中心度對(duì)答案有用性的影響不顯著，而內(nèi)向中心度影響顯著且影響程度最大。原因可能是知乎的關(guān)注功能作用是單向的，關(guān)注者（粉絲）能隨時(shí)獲得被關(guān)注者的最新動(dòng)態(tài)（提問(wèn)、回答、收藏、點(diǎn)贊等），而被關(guān)注者無(wú)法得到關(guān)注者的動(dòng)態(tài)，因此外向中心度對(duì)答題者答案的傳播和曝光度影響并不大。內(nèi)向中心度對(duì)答案有用性的影響是多方面的，一方面部分粉絲的盲目相信被關(guān)注者，會(huì)增加答案贊同數(shù)。另一方面粉絲能即時(shí)看到答題者的回答，直接增加了答案的曝光度，同時(shí)在問(wèn)題下答案較少時(shí)，粉絲的第一時(shí)間點(diǎn)贊會(huì)讓答案排序提升，顯示在問(wèn)題首頁(yè)，進(jìn)一步提高了答案的曝光度。

6總結(jié)與建議

實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了在知乎這樣的社交問(wèn)答平臺(tái)中，社交機(jī)制，特別是關(guān)注功能的加入讓答案的贊同更多的受到了答題者影響力，即內(nèi)向中心度的影響，而減弱了答題者答題能力和答案質(zhì)量的重要性。內(nèi)向中心度高的中心用戶，通常是在某些領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)人士，其在非自身專業(yè)領(lǐng)域下的一些并不優(yōu)質(zhì)的答案也能得到大量采納，這是對(duì)一些內(nèi)向中心度低的普通用戶的不公。這種情況出現(xiàn)的原因：一方面是部分粉絲對(duì)關(guān)注者的盲目支持;另一方面是知乎答案排序、推送和管理方式的不完善。本文對(duì)社交問(wèn)答平臺(tái)用戶和管理者提出以下建議。

對(duì)于用戶：維護(hù)問(wèn)答質(zhì)量需要每一個(gè)用戶的共同努力，社交問(wèn)答平臺(tái)作為以UCG為主的平臺(tái)，每個(gè)用戶既是內(nèi)容的生產(chǎn)者也是內(nèi)容的接受者，問(wèn)答質(zhì)量的降低會(huì)影響所有用戶的使用體驗(yàn)。因此每一次對(duì)答案的贊同都應(yīng)該是對(duì)答案有用性的認(rèn)可，而不是對(duì)關(guān)注者的盲目支持。受到大眾關(guān)注的中心用戶應(yīng)該避免隨意發(fā)表低質(zhì)量的內(nèi)容，更多地承擔(dān)起對(duì)問(wèn)答質(zhì)量的維護(hù)責(zé)任。

對(duì)于社交問(wèn)答平臺(tái)：目前大部分社交問(wèn)答平臺(tái)都采用讓用戶投票決定答案排序的模式，如果不采取監(jiān)督措施，完全依靠用戶來(lái)決定最佳答案，等于是將平臺(tái)

的內(nèi)容質(zhì)量完全交給用戶來(lái)決定，對(duì)于平臺(tái)的長(zhǎng)期發(fā)展是不利的。平臺(tái)應(yīng)該探索更合理的答案排序和推送方式，增加初始排位靠后的優(yōu)質(zhì)答案的曝光度，并對(duì)關(guān)注動(dòng)態(tài)推送設(shè)置一定的延遲，減少粉絲帶來(lái)的曝光度的影響。同時(shí)，在各個(gè)話題模塊下選擇具有對(duì)應(yīng)專業(yè)知識(shí)且具備管理能力的管理者，及時(shí)對(duì)中心用戶發(fā)表的沒(méi)有價(jià)值的高票答案進(jìn)行必要的處理，讓其他優(yōu)質(zhì)答案能夠得到因有的關(guān)注。

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